This project is forked from Intel_Briefing (MIT licensed).
This fork adapts the original workflow to better support biotech-focused news sources, including bioRxiv and related feeds.
To be modified later.....
一个开箱即用的情报采集+分析引擎。你可以把它理解为：一个帮你自动"刷"全网科技新闻的 AI 助手，不过它刷完以后还会帮你整理成中文报告。
适合谁用？
- 想每天快速了解科技圈动态的开发者
- 做竞品分析、行业研究的产品经理
- 想找灵感和机会的独立开发者 / 创业者
- 任何对"信息不对称套利"感兴趣的人
从 10+ 数据源抓取最新信息，生成一份包含 8 大板块的中文日报：
| 板块 | 数据源 | 你能看到什么 |
|---|---|---|
| 🛠️ 技术趋势 | Hacker News, GitHub Trending | 今天程序员们在聊什么 |
| 💰 资本动向 | 36Kr, WallStreetCN | 谁在融资、谁在并购 |
| 📚 学术前沿 | ArXiv AI/ML | 最新 AI 论文，自动翻译摘要 |
| 🚀 产品精选 | Product Hunt | 今天发布了什么新产品 |
| 💬 社区热议 | V2EX | 中文开发者社区在讨论什么 |
| 🐦 社交舆情 | X (Twitter) via Grok | Twitter 上的技术热话题 |
| 📖 深度洞察 | HN Top Blogs | 热门技术博客全文分析 |
| 🔗 链接验证 | 自动核查 | 每个链接都经过有效性检测 |
自动扫描 V2EX 和 Chrome 扩展商店，寻找：
- V2EX 急单 — 筛选"有偿"、"求助"等关键词，按紧急程度打分
- Chrome 扩展机会 — 找到"用户多但评分差"的扩展（适合重写竞品）
通过 Grok 搜索 X/Twitter 上最新的开源项目，专注于：
- Solana / Web3 领域的 CLI 工具
- 有"包装变现"潜力的开源代码
- 自动验证 GitHub 链接是否有效（防 AI 幻觉）
读取日报内容，用 LLM 自动分析出 5 类机会：
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| 💰 变现机会 | 能直接赚钱的项目/需求 |
| 🧠 学习机会 | 值得深入研究的技术 |
| ✍️ 创作机会 | 高互动潜力的内容选题 |
| 📈 涨粉机会 | 可以蹭热度的趋势话题 |
| 🤝 背书机会 | 参与贡献能建立信誉的开源项目 |
git clone https://github.com/77AutumN/Intel_Briefing.git
cd Intel_Briefingpip install -r requirements.txtcp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你自己的 API Key# 📊 生成情报日报（核心功能，推荐先试这个）
python run_mission.py
# 💰 寻找赏金机会
python run_bounty_hunter.py
# ⛏️ 扫描 Web3 开源工具
python run_alpha_radar.py
# 🏗️ 分析机会并生成行动计划
python run_revenue_architect.py报告会保存在 reports/ 目录下。
| 密钥 | 用途 | 是否必需 | 费用 |
|---|---|---|---|
GITHUB_TOKEN |
GitHub Trending (GraphQL API) | 必需 | ✅ 免费申请 PAT |
XAI_API_KEY |
Grok API (X/Twitter 舆情 + 营收分析) | 推荐 | 每月 $25 免费额度 (申请) |
PRODUCTHUNT_TOKEN |
Product Hunt 数据 | 可选 | ✅ 免费申请 |
GEMINI_API_KEY |
Google Gemini (中文翻译) | 可选 | ✅ 免费额度充足 (申请) |
⚠️ 最低要求：拿到GITHUB_TOKEN就能跑基础日报（HN、GitHub Trending、ArXiv、V2EX、36Kr 等）。没有XAI_API_KEY会跳过 Twitter 舆情和营收分析。没有GEMINI_API_KEY会跳过中文翻译。💡 你需要用自己的 Key — 本项目不内置任何 API 密钥，所有密钥都需要你自己申请。
Intel_Briefing/
├── run_mission.py # 🎯 主入口：情报日报
├── run_bounty_hunter.py # 💰 赏金猎人
├── run_alpha_radar.py # ⛏️ Alpha 雷达
├── run_revenue_architect.py # 🏗️ 营收分析师
├── cli.py # 命令行工具
├── fetch_unified_intel.py # 统一情报采集器
├── prompts/
│ └── commercial_logic.md # 营收分析 LLM Prompt（可自定义）
├── src/
│ ├── sensors/ # 数据源传感器
│ │ ├── arxiv_ai.py # ArXiv 论文
│ │ ├── chrome_radar.py # Chrome 扩展商店
│ │ ├── github_trending.py # GitHub 热门项目
│ │ ├── hacker_news.py # Hacker News
│ │ ├── hn_blogs.py # HN 热门博客 (全文)
│ │ ├── product_hunt.py # Product Hunt
│ │ ├── v2ex_radar.py # V2EX 社区
│ │ ├── x_grok_sensor.py # X/Twitter (Grok)
│ │ └── x_twitter.py # X/Twitter (备用)
│ ├── generators/
│ │ └── curator.py # 策展分析器
│ ├── utils/
│ │ ├── gemini_translator.py # Gemini 中文翻译
│ │ ├── jina_reader.py # 网页全文提取
│ │ └── verifier.py # 链接有效性验证
│ └── external/
│ └── fetch_news.py # 新闻聚合核心模块
├── reports/ # 📄 生成的报告目录
│ ├── daily_briefings/ # 情报日报
│ ├── tactical/ # 赏金猎人报告
│ ├── web3/ # Alpha 雷达报告
│ └── opportunities/ # 营收分析报告
└── .env.example # API 密钥模板
编辑 prompts/commercial_logic.md，可以自定义 LLM 分析机会的维度和输出格式。
在 src/sensors/ 下新建一个传感器文件，然后在 fetch_unified_intel.py 中导入即可。每个传感器只需要实现一个返回列表的函数。
项目自带 .github/workflows/daily-report.yml，配置好 Secrets 后可以每天自动生成日报。
MIT — 随便用，改了也不用告诉我。
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